В феврале 2024 года стартует очередной цикл лекций «Архитектура и язык ассемблера RISC-V». Он предназначен для студентов МГУ, но вольным слушателем может стать любой желающий. Курс разработал и читает Георгий Курячий, ведущий разработчик ОС «Альт» и преподаватель факультета вычислительной математики и кибернетики (ВМК) МГУ.
В 2023 году Российский Альянс RISC-V, заинтересованный в формировании экосистемы российских продуктов на основе этой открытой архитектуры, выделил грант на развитие курса.
Послушать подкаст можно на Яндекс Музыке.
«RISC-V — пожалуй, наиболее стройная, непротиворечивая и понятная из всех актуальных архитектур вычислительных систем, — отмечает Георгий Курячий. — Когда изучаешь принципы построения ЭВМ, важно пореже сталкиваться с ситуацией «тут непросто, потому что так исторически сложилось». Все спецификации RISC-V открыты и доступны, и в них заложено много современных принципов разработки эффективных процессоров. В качестве заданий к лекциям слушатели курса пишут несколько программ на языке ассемблера для учебного эмулятора RISC-V, в который встроена среда разработки и визуализатор выполнения кода».
Прослушать лекции и выполнить задания может любой желающий. Все лекции читаются очно для студентов МГУ и одновременно транслируются в прямом эфире на YouTube. Затем смонтированное видео лекций размещается в свободном доступе. Теоретическая часть курса подкреплена практическими занятиями по программированию на языке ассемблера. Выполнять задания и получать обратную связь могут все слушатели, так проверка осуществляется автоматически в системе Ejudge.
Слушатели курса «Архитектура и язык ассемблера RISC-V» изучают:
принципы развития архитектур ЭВМ; система команд RISC-V;
регистры и модель памяти; виды адресации;
стек, подпрограммы и конвенции относительно использования регистров;
математический сопроцессор;
вызов функции и системные вызовы;
ввод/вывод: поллинг и MMIO;
прерывание по таймеру;
увеличение быстродействия путём усложнения; кеш и предсказание перехода;
приемы программирования на ассемблере;
методы повышения эффективности вычислений — упреждающие вычисления, предсказания и переходы и т. п.;
повышение производительности процессора: конвейер;
микропрограммы и вёрстку программы;
поддержку многозадачности, многоядерности и виртуализация (обзорно).
Инструкция по регистрации, аннотация курса, план лекций, ссылки на домашние задания (для зарегистрированных слушателей) находятся на страницах курса на сайте сообщества UNИX. Для эффективного освоения программы необходимы знания дискретной математики в объёме первого курса бакалавриата ВМК МГУ.
